9、提升大规模网络中SIP服务可靠性与DHT架构优化

提升大规模网络中SIP服务可靠性与DHT架构优化

1. 大规模P2P - SIP网络中SIP服务可靠性提升

1.1 现有问题与算法优势

在大规模P2P - SIP网络中,服务节点可能比传统SIP网络更不稳定,这不可避免地影响了SIP服务的可靠性。不过,有算法通过在接收SIP消息的节点的后继节点中复制SIP事务,来维护用户事务信息的可靠性,并在P2P覆盖中选择失败或离开节点的后继节点之一作为接管服务器,确保了SIP服务的可靠性。该算法在节点故障或离开的情况下,能正确维持约99%的对话,并且在互联网上以可接受和合理的开销提供可靠的SIP服务。实验结果还表明,该算法无论P2P - SIP网络中有多少节点失败或离开,对确认响应包都不会带来太多开销。

1.2 相关工作对比

  • 传统SIP网络可靠性实现方法
    • 有研究提出状态共享算法,利用可靠服务器池技术实现高度可靠的SIP会话,但该方法需要额外的备份服务器,且消耗大量网络带宽。
    • 还有研究使用IP接管技术处理节点故障导致的SIP信令传输故障,但此方法需要额外的心跳专用网络连接来监控集群中每个节点的健康和状态。而上述算法无需添加额外节点和消耗额外网络带宽,就能实现SIP服务的可靠性。
  • 与IETF RELOAD协议对比 :IETF RELOAD是一种P2P - SIP协议,在覆盖链路层实现了简单可靠的信令传输机制。其基本原理是消息发送者会从接收者处获得ACK以检测链路或节点故障,若超时则必须重传。该算法实现了与RELOAD
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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